概要: 2023年、ニュースサイト「Hoodline」が、偽の署名、顔写真、経歴を載せたAI生成記事の掲載を開始したと報じられました。これは、読者を本物のジャーナリストが書いた記事であると信じ込ませ、誤解を招いたとされています。この行為は、国民の信頼を損ない、ジャーナリズムにおけるAIの潜在的な危険性を如実に示しています。免責事項が記載されていたにもかかわらず、AIの活用は透明性に欠けていました。
インシデントのステータス
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
3.1. False or misleading information
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- Misinformation
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
Human
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Intentional
インシデントレポート
レポートタイムライン
The articles on a local news site popping up around the country appear to cover what any community outlet would focus on: crime, local politics, weather and happenings. "In-depth reporting about your home area," the outlet's slogan proudly …
バリアント
「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
似たようなものを見つけましたか？
よく似たインシデント
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents
Predictive Policing Biases of PredPol
· 17 レポート
Amazon Censors Gay Books
· 24 レポート
よく似たインシデント
Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents
Predictive Policing Biases of PredPol
· 17 レポート
Amazon Censors Gay Books
· 24 レポート